摘要：作为互联网大厂的后端开发人员，你是否曾在深夜被线上告警惊醒？库存超卖、订单重复支付、任务重复执行…… 这些因分布式系统资源竞争引发的 “惨案”，分分钟让你的 KPI 岌岌可危！别慌！今天就带你深度剖析 Spring Boot 中 4 种主流分布式锁实现方案，附
作为互联网大厂的后端开发人员，你是否曾在深夜被线上告警惊醒？库存超卖、订单重复支付、任务重复执行…… 这些因分布式系统资源竞争引发的 “惨案”，分分钟让你的 KPI 岌岌可危！别慌！今天就带你深度剖析 Spring Boot 中 4 种主流分布式锁实现方案，附上大厂真实踩坑案例与优化技巧，助你稳坐技术 “C 位”！
随着微服务架构的普及，一个完整的业务系统往往由成百上千个服务实例构成。在电商大促的零点抢购时刻，每秒可能有上万条库存扣减请求同时抵达；在数据同步任务中，多个节点若同时处理同一批数据，将导致数据混乱。此时，分布式锁就如同 “守护者”，确保同一时刻只有一个服务实例能够访问共享资源，避免数据不一致与资源浪费。
与 Java 中传统的synchronized和ReentrantLock单机锁不同，分布式锁面临着网络波动、节点宕机、时钟漂移等复杂问题。举个例子，若锁的过期时间设置不合理，可能出现 “锁提前释放，多个节点同时获取锁” 的情况；而网络延迟过高，又可能导致获取锁的请求超时，影响系统性能。正因如此，选择合适的分布式锁方案，成为 Spring Boot 项目开发的关键一环。
基于 Redis 的分布式锁
Redis 凭借超高的读写性能，成为分布式锁实现的热门选择。其核心实现依赖SET key value NX PX timeout命令，以某电商秒杀活动为例，当 10 万用户同时发起抢购请求时，该命令能保证只有一个客户端成功设置锁键，从而获取商品库存的操作权限。
但单纯使用此命令存在隐患，比如客户端 A 获取锁后，在处理业务逻辑时因网络卡顿，锁超时自动释放，此时客户端 B 获取到锁，而客户端 A 恢复后又继续执行操作，就会导致数据错误。为解决这一问题，我们通常使用 Lua 脚本进行解锁，通过eval命令执行包含删除逻辑的脚本，确保解锁操作的原子性。
Redisson 框架更是将 Redis 分布式锁的能力发挥到极致。在某互联网大厂的分布式任务调度系统中，使用 Redisson 的红锁（Redlock）算法，在 3 个 Redis 主从集群环境下，即使有节点宕机，也能保证锁的正确性。Redisson 的 WatchDog 机制还能自动续期锁，避免业务处理时间过长导致锁过期。
// Redisson 分布式锁示例代码Config config = new Config;config.useSingleServer.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");RedissonClient redisson = Redisson.create(config);RLock lock = redisson.getLock("myLock");try {// 尝试获取锁，等待 100 秒，锁过期时间 30 秒boolean isLocked = lock.tryLock(100, 30, timeUnit.SECONDS);if (isLocked) {// 执行业务逻辑}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread.interrupt;} finally {lock.unlock;}基于 ZooKeeper 的分布式锁
ZooKeeper 的分布式锁基于临时顺序节点实现。以金融支付系统为例，当多个支付请求同时到达，客户端会在/locks/payment节点下创建如/locks/payment/lock-0000000001这样的临时顺序节点。序号最小的节点获得锁，其他节点监听前一个节点的删除事件。若持有锁的客户端因网络故障断开连接，其创建的临时节点会自动删除，后续节点便可感知并尝试获取锁，确保了锁的可靠释放。
Curator 框架让 ZooKeeper 分布式锁的使用变得简单。在某银行转账系统中，通过InterProcessMutex类实现分布式锁，代码简洁明了：
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder.connectString("127.0.0.1:2181").connectionTimeoutMs(5000).retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build;client.start;InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(client, "/my/lock/path");try {mutex.acquire;// 处理转账业务} catch (Exception e) {e.printStackTrace;} finally {mutex.release;client.close;}ZooKeeper 的分布式锁在强一致性要求场景下表现出色，但其性能相比 Redis 略逊一筹，因为每次获取和释放锁都涉及多次节点通信。
基于数据库的分布式锁
通过在数据库中创建锁表，是最容易理解的分布式锁实现方式。锁表结构通常包含lock_name（锁名称）、lock_holder（锁持有者）、expire_time（过期时间）等字段。在某企业内部报表生成系统中，多个节点同时生成月度报表时，通过向锁表插入记录来获取锁：
INSERT INTO lock_table (lock_name, lock_holder, expire_time)VALUES ('report_lock', 'node1', NOW + INTERVAL 5 MINUTE)ON DUPLICATE KEY UPDATE lock_holder = 'node1', expire_time = NOW + INTERVAL 5 MINUTE;插入成功则获得锁，插入失败则表示锁已被占用。释放锁时删除对应记录。这种方式虽然简单，但在高并发场景下，数据库的压力巨大，且频繁的锁表操作会降低数据库性能。不过，在一些对性能要求不高、资源竞争不频繁的场景，它仍是可靠的 “保底方案”。
基于框架或库的封装实现
spring-boot-klock-starter这类框架，极大简化了分布式锁的使用。在某创业公司的项目中，开发人员只需在接口方法上添加@Klock注解，就能轻松实现分布式锁：
@Servicepublic class OrderService {@Klock(name = "order_lock", expireAfter = 60, retryInterval = 1000)public void createOrder(Order order) {// 处理订单创建逻辑}}该框架支持丰富的配置，如锁过期时间、重试策略等，还提供了可重入锁、公平锁等多种锁类型。它将底层复杂的锁实现细节封装起来，让开发人员专注于业务逻辑，大幅提升开发效率。
方案性能一致性可靠性实现复杂度适用场景Redis 锁高最终一致性较高中等高并发、对性能要求高的场景ZooKeeper 锁中等强一致性高较高对数据一致性要求极高的场景数据库锁低强一致性高简单低并发、对性能要求不高的场景框架封装锁高依赖底层高简单追求开发效率的中小型项目在实际开发中，若你负责电商秒杀系统，Redis 锁是首选；若涉及金融核心交易，ZooKeeper 锁更稳妥；而对于内部管理系统，数据库锁或框架封装锁足以满足需求。
掌握这 4 种 Spring Boot 分布式锁方案，相当于手握解决资源竞争问题的 “金钥匙”。但每种方案都不是万能的，需要结合具体业务场景灵活选择与优化。
各位后端开发大佬，你在项目中使用分布式锁时，遇到过哪些 “奇葩” 问题？又是如何解决的？欢迎在评论区分享你的实战经验，咱们一起交流，共同攻克分布式开发难题！如果觉得这篇文章对你有帮助，别忘了点赞、收藏，转发给身边的开发小伙伴！
来源：从程序员到架构师一点号